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政治经济学研究所-Bard Digital Commons
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巴迪亚萨法伊-德黑兰
Bardia Safaei 博士于 2021 年获得伊朗德黑兰 Sharif 理工大学计算机工程博士学位。作为博士访问研究员，他于 2019 年至 2020 年在德国卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 嵌入式系统 (CES) 主席处任职。他目前是 Sharif 理工大学计算机工程系的教员，也是可靠耐用物联网应用与网络实验室 (RADIAN) 的创始人和主任。Safaei 博士在第 34 届 ACM/SIGAPP 应用计算研讨会 (SAC'19) 上获得了 ACM/SIGAPP 学生奖。他很荣幸被选为 2016 年至 2020 年国家精英基金会成员。他曾担任第 28 届 CSI 国际计算机会议的执行主席。他是伊朗网络物理系统协会 (CPSSI) 的董事会成员。他目前担任《伊朗科学》计算机科学与工程和电气工程学报的编辑。他是 ACM/IEEE DAC'19 和 IEEE WF-IoT 的 TPC 成员。Safaei 博士曾担任多家著名国际期刊和会议的审稿人，例如《IEEE 移动计算学报》、《IEEE 车辆技术学报》、《IEEE 云计算学报》、《IEEE 物联网期刊》、《IEEE 通信杂志》、《ACM 存储学报》、《ACM/IEEE DAC》、《IEEE 传感器会议》、《IEEE ICC》和 IEEE WF-IoT。他的研究兴趣包括物联网、网络、无线传感器网络、移动自组织网络、云/边缘/雾计算和车辆自组织网络中的能源效率和可靠性挑战。
乔伊与欺诈者 - 乔安妮·巴德图书
谁准备好冒险了？一个与众不同的世界？一段社会失去了一切正常感、诚实、忠诚、尊重和尊严的旅程。我会用背叛、诈骗、假爱的故事让你眼花缭乱。欺诈。自 COVID-19 以来，身份欺诈呈上升趋势。它已经成为一种流行病。你的互联网是通往孤独灵魂的大门。它是一个获取知识的地方，可以管理你的家庭和企业，与家人和朋友保持联系，甚至可以进行网上银行。它取代了百科全书，但它也是掠食者的聚集地，他们正在寻找你。如果你的世界正在崩塌，那么你就会成为这些怪物的受害者。他们是聪明的互联网专业人士，他们是操纵大师，如果你愿意的话，这是他们的强项。狡猾的阴谋寄生虫。一旦他们赢得了你的信任，用浪漫的文字、鲜花和诗歌迷住了你，他们就会开始掌控你的生活。请相信我，你之前所经历的空虚将变成无底洞。
课程数据管理与战略：构建增长驱动战略 Julia Bardmesser 教授 办公时间星期一，下午 4 点至 5 点，房间 8171 联系方式
人们普遍认为，大多数数字化转型计划都会失败。目前的预测是，人工智能计划的失败率会更高。虽然失败率高的原因有很多，但主要原因是数字化转型首先是一种文化转型，而转型需要企业领导者了解数据和数据能力如何直接与公司的使命和增长相关。本课程在常见的业务增长挑战和数据管理能力之间架起了桥梁。它利用来自金融服务、生物技术、咨询服务等多个行业的真实商业案例研究，帮助学生了解关键数据管理能力如何影响所有类型的业务增长战略，从提高运营效率到作为业务扩展和实现有机增长的基础。本课程还将提供如何在非有机/收购场景中评估数据管理能力的指导。本课程将向学生介绍关键数据管理能力，并教授业务数据管理学科的基础知识。在课程结束时，学生将
AAV介导的基因疗法减弱了Bardet-
Bardet-Biedl综合征（BBS）是一组遗传的常染色体隐性纤毛病，其特征是多种细胞类型中纤毛功能的干扰，导致肥胖，肾衰竭和失明。已知20多个因果基因，许多突变使BBSOME的功能是一种蛋白质复合物的功能，该蛋白质复合物调节货物蛋白在纤毛中的运动。BBS10基因中的突变是BBS的第二大原因，占所有病例的20％以上。最近，HSU等人的概念验证研究。2023，证明了在BBS10缺乏小鼠模型中使用小鼠BBS11的下接送递送的AAV基因治疗的潜力。在这项研究中，我们着手优化和识别带有人类BBS10基因的AAV8矢量，从而提供持续的功效和良好的临床翻译安全性。
ChatGPT 与 Google Bard 对比
人工智能工具在教育领域发展迅速，这凸显了对其性能进行全面和严格评估的迫切需要。为此，本研究测试了 ChatGPT 和 Google Bard 在回答工程和卫生领域一系列问题方面的有效性。所研究的问题类型包括判断题、多项选择题 (MCQ)、匹配题、简答题、论文题和计算题。研究结果表明，ChatGPT 4 在创造性解决问题和各种问题类型的准确性方面都超过了 ChatGPT 3.5 和 Google Bard。ChatGPT 4 在判断题中的准确率最高，达到 97.5%，而在计算题中的准确率最低，为 82.5%。提示 ChatGPT 和 Google Bard 提供简短的回答显然可以防止它们产生幻觉，从而给出不切实际或荒谬的回答。ChatGPT 和 Google Bard 给出错误答案的大多数问题都表明了正确的问题解决方法；然而，这两个人工智能模型都很难准确地执行简单的计算。在与健康科学相关的 MCQ 中，ChatGPT 似乎很难在几个合理的选项中辨别出正确答案。虽然这三种工具都能很好地处理论文问题，避免任何明显错误的回答（与其他问题类型不同），但还是注意到了一些细微的差异。ChatGPT 3.5 始终更紧密地遵循论文提示，提供直接和必要的回答，而 ChatGPT 4 在适应性方面表现出优于这两种模型的优势。ChatGPT4 捏造了参考文献，在回答来源提示时创建了不存在的作者和研究标题。虽然在教育中使用人工智能很有前景，但即使是最新和最先进的 ChatGPT 和 Google Bard 版本也无法准确回答所有问题。人类仍然需要大量的认知技能和人工智能能力的进一步发展。
人工智能 (AI) 工具将改变工作方式。ChatGPT、Bard、GitHub、Copilot 和 Gemini 等工具都将对未来的行政、学术和研究工作产生深远影响。许多人询问（或被问过）是否有可用的政策、程序或工具。虽然我们还没有批准的工具或正式的治理结构，但教务长办公室正与 IT 和校园领导层充分合作，以建立这些工具，并就如何在校园内使用 AI 提供建议。
• GAI 可能会产生不准确或不正确的手段。请检查/验证这些工具的任何输出，以尽量减少您和大学面临的风险。 • GAI 可能会产生有偏见、歧视性或其他不适当的结果。这些输出可能与大学政策相冲突，并可能违反适用法律。 • GAI 工具使用数据输入。输入后，这些数据可用于训练其大型语言模型，从而将数据暴露给公众或第三方。仅将公开的、去识别的和经批准的数据输入 GAI 工具 • 密苏里在线提供了 AI 工具列表 • 大学 IT 政策 BPM 12004 为教职员工提供帮助，以确保 AI 软件工具符合我们的监管、隐私、法律、数据和风险要求。
Bardet -Biedl综合征：临床概述，重点是诊断，结果和最佳练习管理
1。pl beals。综合征。EUR J Genet Hum2013; 21（1）：8-12。制作ti，tebi as。新娘综合征的高发病率。临床基因1989; 363-43。兴趣V，模式M，教育O，Huranova M，Stepan O.荟萃分析Mutat的Hum2019; 40：2068-24。Pomeroy J，Ad Center，Richardson JG，Berg RL，Van虫子JJ，Haws RM。新娘 - 贝斯综合征：OBES儿科。 2021; 1 5。 pl beals，Nantes AS，Woolf as，Parker D，Flinter FA。 新的批评和丰富的吟游诗人综合症：调查人员。 j with genet 1999; 36-446。 6。 Styne DM，Arslanian SA，Connect El和Al。 小儿痴迷，治疗和预防：最终社会内分泌。 J Metab气候诊所。 2017; 102（3）：709-757。 7。 Lechech CC，Na Zaghloul，EE和Al。 与吟游诗人相关的合成中的型肌电突变。 nat Genet 2008; 40：443-448。 8。 Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。OBES儿科。2021; 15。pl beals，Nantes AS，Woolf as，Parker D，Flinter FA。新的批评和丰富的吟游诗人综合症：调查人员。j with genet1999; 36-446。 6。 Styne DM，Arslanian SA，Connect El和Al。 小儿痴迷，治疗和预防：最终社会内分泌。 J Metab气候诊所。 2017; 102（3）：709-757。 7。 Lechech CC，Na Zaghloul，EE和Al。 与吟游诗人相关的合成中的型肌电突变。 nat Genet 2008; 40：443-448。 8。 Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。1999; 36-446。6。Styne DM，Arslanian SA，Connect El和Al。小儿痴迷，治疗和预防：最终社会内分泌。J Metab气候诊所。 2017; 102（3）：709-757。 7。 Lechech CC，Na Zaghloul，EE和Al。 与吟游诗人相关的合成中的型肌电突变。 nat Genet 2008; 40：443-448。 8。 Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。J Metab气候诊所。2017; 102（3）：709-757。 7。 Lechech CC，Na Zaghloul，EE和Al。 与吟游诗人相关的合成中的型肌电突变。 nat Genet 2008; 40：443-448。 8。 Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。2017; 102（3）：709-757。7。Lechech CC，Na Zaghloul，EE和Al。型肌电突变。nat Genet2008; 40：443-448。 8。 Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。2008; 40：443-448。8。Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。 n Engel J Med 2011; 364：1533-1543。 9。 Mutat的Hum 10。Hildebrandt F，Belgian，N。Cilliopathies。n Engel J Med2011; 364：1533-1543。9。Mutat的Hum10。Coppieters F，Lefever S，Leroy BP，De Baere E. 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GPT-3.5，GPT-4和BARD的比较分析
背景：大型语言模型（LLM）已通过对大型数据集进行广泛的培训来彻底改变自然语言处理。这些模型，包括生成培训的预训练的变压器（GPT）-3.5（OpenAI），GPT-4（OpenAI）和Bard（Google LLC），可以在自然语言处理以外找到应用程序，吸引了学术界和行业的兴趣。学生正在积极利用LLM来增强学习经验并为高风险考试做准备，例如印度的国家资格入学考试（NEET）。目的：此比较分析旨在评估GPT-3.5，GPT-4和BARD的性能，以回答NEET-2023问题。方法：在本文中，我们评估了3个主流LLM的性能，即GPT-3.5，GPT-4和Google Bard，回答了与NEET-2023考试有关的问题。将NEET的问题提供给了这些人工智能模型，并记录了答案并与官方答案密钥的正确答案进行了比较。共识用于评估所有3个模型的性能。结果：很明显，GPT-4通过鲜艳的颜色（300/700，42.9％）通过了入学考试，展示了出色的表现。另一方面，GPT-3.5设法满足了合格的标准，但得分较低（145/700，20.7％）。但是，bard（115/700，16.4％）未能符合合格条件，并且没有通过测试。gpt-4在所有3名受试者中均表现出比吟游诗人和GPT-3.5的优势。使用GPT-4作为比较模型之一，将导致更高的精度共识。具体来说，GPT-4在物理学中达到了73％（29/40）的准确率，化学的准确率为44％（16/36），生物学的准确率为51％（50/99）。相反，GPT-3.5的物理学的准确率为45％（18/40），化学的准确率为33％（13/26），生物学的精度为34％（34/99）。准确性共识度量表明，与BARD和GPT-3.5之间的匹配响应相比，GPT-4和BARD以及GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-4和GPT-3.5之间的匹配响应分别为0.56和0.57。同时考虑所有3个模型时，它们的匹配响应达到了0.59的最高精度共识。结论：该研究的发现为GPT-3.5，GPT-4和BARD的表现提供了宝贵的见解，以回答NEET-2023问题。GPT-4成为最准确的模型，突出了其在教育应用的潜力。跨模型的交叉检查响应可能会导致混乱，因为比较模型（如二重奏或三重奏）倾向于仅在正确的一半以上的正确响应上达成共识。结果强调了LLMS对高风险考试的适用性及其对教育的积极影响。此外，
评估 ChatGPT、Claude AI、Bard 和
这项研究严格评估了四种人工智能 (AI) 语言模型（ChatGPT、Claude AI、Google Bard 和 Perplexity AI）在四个关键指标上的表现：准确性、相关性、清晰度和完整性。我们使用了多种研究方法，从 14 种场景中获取意见。这有助于我们确保我们的研究结果准确可靠。研究表明，Claude AI 的表现优于其他模型，因为它给出了完整的答案。与其他 AI 工具相比，其相关性平均得分为 3.64，完整性平均得分为 3.43。ChatGPT 一直表现良好，而 Google Bard 的回答不明确，差异很大，难以理解，因此 Google Bard 没有一致性。这些结果提供了有关 AI 语言模型在医疗建议方面表现良好或不佳的重要信息。它们帮助我们更好地使用它们，告诉我们如何改进未来使用 AI 的技术变革。研究表明，AI 能力与复杂的医疗场景相匹配。